基于深度学习的动力锂电池热失控预测和抑制研究

基于深度学习的动力锂电池热失控预测和抑制研究 (project No: 2024AFB569)

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本项目旨在解决电动汽车高能量密度锂离子电池组热管理的关键挑战。传统的液冷板（如直通道或蛇形通道）存在流动不平衡、高压降和寄生功率损失等问题。为了克服这些局限，本项目严格比较了两种先进范式：（1）仿生人字形冷却板，通过被动诱导二次迪恩涡流来破坏热边界层；（2）使用变分自编码器生成的AI拓扑优化设计，该编码器基于120个高保真COMSOL仿真数据集进行训练。变分自编码器通过学习流体分布的非线性物理规律，几乎即时合成有机、低阻力的流体通道，从而绕过传统梯度拓扑优化的高计算成本。两种设计在共轭传热条件下，与传统的五通道直通道基线进行对比，评估的入口速度范围为0.002–0.010 m/s，使用的指标包括最高温度、温度标准差、达西摩擦因子和性能评价准则。

1. 热热点消除（仿生设计胜出）： 人字形设计通过在结构脊处连续诱导二次迪恩涡流，重置热边界层并提高局部努塞尔数，在所有流动状态下实现了优异的热均匀性和最低的峰值温度。在整个雷诺数操作范围内，其性能评价准则 > 1，验证了其热性能优势超过摩擦损失。 2. 压降最小化（AI设计胜出）： VAE生成的拓扑结构表现出无与伦比的流体动力学效率，通过有机流道分叉大幅降低寄生压降，消除了尖锐拐角和流动停滞区。 3. 生成式AI作为设计加速器（计算胜出）： VAE成功学习了最优流体质量分布的隐藏物理规律，在不到一秒的推理时间内生成高效的有机流体通道——而传统迭代式COMSOL拓扑优化需要数天时间。训练过程平稳收敛，未出现模式坍塌。 4. 可制造性权衡： 人字形设计可通过传统CNC加工立即实现规模化生产，而AI生成的拓扑结构需要先进的增材制造技术（如DMLS/SLM），目前在大规模生产中成本更高、速度更慢。 5. 两种设计均大幅优于传统直通道基线，在热缓解和流体动力学效率方面表现卓越，但其适用性取决于具体应用：仿生设计推荐用于需要最大热安全性的变流量条件，而AI生成设计则适用于需要最小泵送功率的标称流动工况。